《机器学习实战》 价值500 2019

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├─01.第1章 k-近邻算法
, n4 i5 U. F& |│      任务01：第1期 k-近邻算法（完整版）.zip
│      任务02： 1.机器学习概述.mp4
│      任务03： 2.k-近邻算法原理.mp4
│      任务04： 3.k-近邻的python实现.mp4
" F5 Y! C3 r! \+ S& t: S; f) g9 @│      任务05： 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定.mp4
$ E1 o/ @. d8 O( s  \# a% M3 g│      任务06： 5.k-近邻算法之手写数字识别.mp4
: |7 I. D$ N0 e: K2 a│      
5 {4 b0 k( C5 J; b! K├─02.第2章 决策树
│      任务07：第2期 决策树（完整版）.zip
, s/ S9 `  {: B2 k! U! I+ ]) x│      任务08： 1. 决策树原理简介.mp4
│      任务09： 2. 决策树的构建准备工作.mp4
│      任务10： 3. 递归构建决策树.mp4
) w+ H/ d1 `& Z7 x* V│      任务11： 4. 利用sklearn绘制决策树.mp4
│      任务12： 5. 决策树的可视化.mp4
│      任务13： 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型.mp4
│      
+ y3 \( a0 i' ~" ?- [  q9 |├─03.第3章 朴素贝叶斯
│      任务14： 第3期 朴素贝叶斯 （完整版）.zip
│      任务15： 1. 朴素贝叶斯概述.mp4
$ W( o' a  I& j7 {& s│      任务16： 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验.mp4
, S- f5 B, l" e. v( Z/ v  A: b│      任务17： 3. 朴素贝叶斯之言论过滤.mp4
  `+ d+ w0 d4 R& A+ \│      任务18： 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤.mp4
│      任务19： 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”.mp4
│      任务20： 6. 算法总结.mp4
/ @/ p7 e* M0 O/ U5 h7 O' u& A│      
├─04.第4章 Logistic 回归
  R+ z$ D% X' K" a* k- z│      任务21：第4期 logistic（完整版）.zip
│      任务22： 1. logistic原理概述.mp4
│      任务23： 2. 损失函数正则化.mp4
$ s9 ]! Z4 M  g3 y# Z# ^│      任务24： 3. 梯度下降法.mp4
│      任务25： 4. 梯度下降种类解析.mp4
│      任务26： 5. 梯度下降求解逻辑回归.mp4
│      任务27： 6. 病马案例.mp4
; Y# t, U! K4 X* f0 e7 K3 x  m│      任务28： 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例.mp4
5 u7 g& t. c" p! M2 P! \* a# K( f" |│      任务29： 8. 分类算法大比拼.mp4
│      任务30： 9. 算法总结.mp4
( x: m2 P- ~8 E# P│      
7 v4 I/ N" L) G- s' h6 D├─05.第5章 支持向量机
7 P8 ~5 k1 Z6 L  L* P& w: ~( L│      任务31：第5期 支持向量机（完整版）.zip
│      任务33： 2. 补充数学公式.mp4
│      任务34： 3. smo算法流程.mp4
" @+ C8 P8 @8 W7 G1 [0 |4 d1 A; ?4 Y, s│      任务35： 4. 简化版smo算法.mp4
│      任务36： 5. 完整版smo算法.mp4
( g' N, V& y5 n3 A2 u1 k2 \│      任务37： 6. 核函数.mp4
│      任务38： 7. 非线性svm.mp4
  I" a; B: I$ Z& g, t: P' \0 \( [4 S0 b, r│      任务39： 8. 案例：svm之手写数字识别.mp4
│      任务40： 9. 算法总结.mp4
│      
├─06.第6章 AdaBoost算法
7 ~  D' U; _5 T* ?( O  v. ~│      任务41：第6期 Adaboost算法（完整版）.zip
│      任务42： 1. 集成算法概念.mp4
% E* k8 _4 ~& V% G1 R0 H+ [0 ?│      任务43： 2. adaboost算法步骤.mp4
$ G- E( J( F3 N% u│      任务44： 3. 构建弱分类器.mp4
) T4 }* h8 i3 e0 h3 w3 L│      任务45： 4. adaboost完整版函数.mp4
│      任务46： 5. 案例：adaboost在病马数据集上的应用.mp4
' k0 N8 p  O* y- w6 N! K, h│      任务47： 6. 分类器衡量指标.mp4
# I2 t! H) ^7 I1 T, _│      任务48： 7. 样本不均衡问题.mp4
4 s' X" t  m+ v( q│      任务49： 8. 案例：套坦尼克号幸存者预测.mp4
│      
├─07.第7章 线性回归
│      任务50：第7期 线性回归（完整版）.zip
4 Q/ F& E. E0 [* S* J│      任务51： 1. 线性回归概述.mp4
1 {: |; f0 |3 K  E) Y/ S│      任务52： 2. 线性回归的损失函数.mp4
4 w! Z0 P( a5 D│      任务53： 3. 简单线性回归python实现.mp4
3 M$ w3 r, F, _  _/ r9 ]& j7 G9 F│      任务54： 4. 局部加权线性回归.mp4
│      任务55： 5. 案例：预测鲍鱼的年龄.mp4
│      任务56： 6. 岭回归.mp4
. a3 X" y' L" n/ u│      任务57： 7. lasso和向前逐步回归.mp4
- L# ?: o' P  z6 |( r+ K* @│      任务58： 8. 爬虫获取乐高交易数据.mp4
# o* i. N' Y# A% O# f9 f2 c│      任务59： 9. 乐高二手成交价预测.mp4
│      
0 K7 o: c2 L& V1 B9 E3 z; y├─08.第8章 树回归
│      任务60：第8期 树回归（完整版）.zip
) o( y, Q, [1 _5 O# z│      任务61： 1. 决策树回顾.mp4
│      任务62： 2.cart算法概述.mp4
& Z5 e- j. y) q' w│      任务63： 3. cart回归树的python实现.mp4
) N. z5 q/ x3 `9 j7 @│      任务64： 4. 回归树的sklearn实现.mp4
│      任务65： 5. 树剪枝.mp4
. n1 d" ?" |) P  e│      任务66： 6. 模型树.mp4
) L4 y% s  t" ?│      任务67： 7. 回归树预测结果.mp4
& [' i! X% s, e( |+ ?# W5 i: v│      任务68： 8. 模型树和标准线性回归预测结果.mp4
2 n! g+ j% {, T4 ]! ~│      任务69： 9. 使用python的tkinter库创建gui.mp4
│      
* ^# v# f! f  r$ L* X- c3 A( X. @├─09.第9章 K-均值聚类算法
  v) m. q% t/ N3 ]4 _5 I  p' v5 v, x│      任务70：第9期 K-均值聚类（完整版）.zip
│      任务71： 1. 聚类分析概述.mp4
│      任务72： 2. k均值算法原理.mp4
# o: `3 r8 F4 _$ `' G- X2 V, Q8 U7 H│      任务73： 3. k均值算法的python实现（1）.mp4
, `7 c0 G) h/ t# W2 [/ e! U│      任务74： 4. k均值算法的python实现（2）.mp4
& n1 [/ F6 O. u4 y. H) ]│      任务75： 5. 算法验证.mp4
8 h) A- n  y+ P7 b* d│      任务76： 6. 误差平方和sse和学习曲线.mp4
2 o4 P# W+ m& T' \0 K, S│      任务77： 7. 模型收敛稳定性探讨.mp4
& W- s) P( c& |& X. w│      任务78： 8. 二分k均值法（1）.mp4
│      任务79： 9. 二分k均值法（2）.mp4
│      任务80： 10. 聚类模型评价指标.mp4
│      任务81： 11. 轮廓系数的python实现.mp4
│      任务82： 【附录1】距离类模型中距离的确定.mp4
& H6 l- J% I+ x+ W4 y! c5 g│      任务83： 【附录2】归一化处理.mp4
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└─10.第10章 关联规则之Apriori
        任务84：课件、代码及数据集下载.zip
) W7 e) b- `: C/ c        任务85： 1 关联分析概述.mp4
        任务86： 2 频繁项集的评估标准：支持度&置信度.mp4
4 `" p8 `& w. \# a        任务87： 3 频繁项集的评估标准：提升度.mp4
+ P! g. X( a! O9 K        任务88： 4 关联规则的发现.mp4
        任务89： 5 apriori原理.mp4
+ M4 d# Q5 S& u6 _8 Z* E8 g        任务90： 6 apriori挖掘频繁项集（1）.mp4
        任务91： 7 apriori挖掘频繁项集（2）.mp4
" [# f' D7 k8 C& e2 l        任务92： 8 apriori挖掘频繁项集（3）.mp4
        任务93： 9 apriori挖掘关联规则（1）.mp4
& U' C# E. P( G# H6 E+ o' s        任务94： 10 apriori挖掘关联规则（2）.mp4
        任务95： 11 案例：发现美国国会投票中的模式.mp4
0 s7 t) X# N& \6 N        任务96： 12 案例：发现毒蘑菇的相似特征（1）.mp4
        任务97： 13 案例：发现毒蘑菇的相似特征（2）.mp4
. [" _! _8 U6 ~/ C# ?* [# x        任务98： 14 案例：发现毒蘑菇的相似特征（3）.mp4

& b: r5 b* X* H4 p& y下载地址:

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太厉害了